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问题遇到的现象和发生背景 使用knn分类器进行训练时发生错误 问题相关代码，请勿粘贴截图 # coding=utf-8 import pandas as pd # 创建特征列表 from skle
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问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码，请勿粘贴截图 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的方法 我想要达到的结果
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问题遇到的现象和发生背景 在学习机器学习demo时， 问题相关代码，请勿粘贴截图 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_
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问题遇到的现象和发生背景 在决策树案例实现时发生报错 问题相关代码，请勿粘贴截图 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree im
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python分析用户行为，前期准备导入效果评估模块就显示错误，去掉就可以运行，为什么 问题相关代码，请勿粘贴截图 import pandas as pd import numpy as np impo
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做线性回归时，用matplotlib画散点图和直线报错unhashable type: 'numpy.ndarray' 相关代码 from sklearn.linear_model import Li
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问题遇到的现象和发生背景 错误提示： ERROR: Failed building wheel for scikit-learnERROR: Could not build wheels for sc
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C:\Users\asus>pip install -U scikit-learn Requirement already up-to-date: scikit-learn in c:\use
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- 2021-12-18 18:33
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运行时 vis_data = pyLDAvis.gensim.prepare(lda, corpus, dictionary) 报错：AttributeError: module 'pyLDAvi
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问题遇到的现象和发生背景 非平衡数据比例未86002：1825，已经处于严重不平衡状态，但是在计算ROC值得出值就为1，不知道是什么原因，感激不尽。 问题相关代码，请勿粘贴截图 #导入一些相关库 fr
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看了很多博文，有点没搞懂。GBDT是gradient boosting算法的推广，而且可以用于回归和分类，其实应该就是加了个决策树的思想吧？那在sklearn库里的gradient boosting
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如何用Python对csv数据按条件对数据进行改写，将改的数据改写入原csv数据中。
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问题遇到的现象和发生背景 python做Lasso特征筛选输出α值报错 问题相关代码，请勿粘贴截图 alphas = np.logspace(-3,5,50)model_LassoCV = Lasso
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在查询这个问题时，发现大多帖子都是基于KNN用来进行分类预测，然后用准确率来进行K的选择，那么用KNN进行填补数据应该怎么来进行K的选择？
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第29行报错，也就是在计算精确率时报错，由于我有三个标签，分别是2，3，4，所以我使用了multi_class参数。在使用2标签时(0，1)，不会这样报错，可以正常输出结果，但一旦是多标签就会出现改报
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我将缺失数据填补之后生成的新数据怎么保存成csv？运行结果可以看到，但是导出成csv出了问题看了网上的教学，但是却出现了以下提示： 'numpy.ndarray' object has no att
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问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码，请勿粘贴截图 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的方法 我想要达到的结果
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最近在写论文，这一点一直不明白。设定好某个随机数种子后达到了很好的实验效果，就可以当作最终结果吗？还是说不能设定种子，每次随机，多次取平均？和这个类似的，参考文献里都会把调好的模型参数给出，但如果每次
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我有关于一个机器学习的问题想向大家请教，就是我用影像不同地物类型采样点的几个特征变量(如NDVI,Albedo等)训练了一个分类模型，我想直接使用这个模型，来对我的整幅影像进行分类，这一步该怎么做呀[
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使用python的sklearn包里的StandardScaler的 fit_transform函数可以将数值变量进行标准化处理，那么如果一个数据集内特征值既有分类变量列又有连续变量列，分类变量的列该
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为什么不显示流程图？ import sklearn from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from skle
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求问大家，这是普遍认同的k折交叉验证定义：将原始数据D随机分成K份，每次选择（K-1）份作为训练集，剩余的1份作为测试集。交叉验证重复K次，取K次准确率的平均值作为最终模型的评价指标。它可以有效避免过
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imdata = np.array(unknown_re["WindGustDir"]).reshape(-1, 1) si = SimpleImputer(missing_values=np.na
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XGBoostError: [01:46:49] c:\users\administrator\workspace\xgboost-win64_release_1.4.0\src\c_api\c_ap
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网上的方法也都试了 也不管用 我换了版本 也不行 请问应该怎么解决 我是anaconda3.9的
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从某宝淘来的sklearn教程课件中有一些案例操作的csv数据文件，但是放在E盘中，和视频中的老师导入数据时的路径不一样，自己是小白也不太会自己改路径，尝试了很多路径老是报错，后来看到网上有大佬说得把